Formation AWS IA Générative – Développement d’Applications avec Amazon Bedrock
Informations clés
Prochaines sessions
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Description de la formation AWS IA Générative – Développement d’Applications avec Amazon Bedrock
Cette formation intensive de deux jours vous initie au développement d’applications exploitant la puissance de l’intelligence artificielle générative sur Amazon Web Services. Vous apprendrez à exploiter les grands modèles de langage (LLM) à travers les services managés AWS, en particulier Amazon Bedrock, pour concevoir des solutions innovantes adaptées aux besoins métier. Le programme couvre l’ensemble du cycle de création d’une application d’IA générative : de la compréhension des fondamentaux du Machine Learning et des modèles de fondation, jusqu’à la mise en œuvre d’architectures applicatives complètes intégrant des chatbots, des systèmes de résumé automatique et des générateurs de code. Les participants bénéficieront de nombreux ateliers pratiques réalisés directement sur la console AWS, garantissant une montée en compétences opérationnelle et immédiatement transposable en contexte professionnel.
Découvrez également notre Formation IA Générative et LLMs, notre Formation IA Générative avec Azure Databricks DP-3028, notre Formation NVIDIA DLI Construire des Agents RAG avec les LLM et notre Formation NVIDIA DLI Fondamentaux du Deep Learning.
Envie de comparer les parcours ? Découvrez l’ensemble de nos formations en intelligence artificielle, ou laissez-vous guider par notre article Quelle formation en intelligence artificielle choisir ?.
Bon à savoir
La formation est dispensée en Français. Les supports de cours et les environnements de travaux pratiques sont fournis en langue anglaise. Un accès temporaire à un environnement AWS de formation est inclus pour la durée du stage. Cette formation ne prépare pas à une certification officielle AWS, mais elle constitue une base solide pour les développeurs souhaitant intégrer l’IA générative dans leurs projets cloud. Il est conseillé de se munir d’un ordinateur portable équipé d’un navigateur web à jour pour suivre les exercices pratiques dans les meilleures conditions.
Nos sessions sont garanties dès 1 seul inscrit, pas de risque de report (sauf cas de force majeure). Un entretien en amont a lieu entre le participant et ou un référent de l’entreprise afin de bien prendre en compte le profil du participant (niveau, besoins, contexte professionnel, enjeux…).
Evaluation : pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants reçoivent une attestation de validation d’acquis à l’issue de la formation.
Cette formation fait partie de notre catalogue Formations en Intelligence Artificielle. Découvrez nos autres formations IA pour exploiter pleinement le potentiel du machine learning, des LLM et de l’IA générative.
Cette formation fait également partie de notre catalogue Formations Cloud Computing. Découvrez nos autres formations cloud pour maîtriser les architectures, services et bonnes pratiques sur AWS, Azure et GCP.
Pour alimenter vos modèles d’IA générative en données : notre Formation AWS Data Engineer construit les pipelines d’ingestion et de préparation de données sur AWS.
Objectifs de la formation AWS IA Générative – Développement d’Applications avec Amazon Bedrock
À l’issue de cette formation, vous serez en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de l’IA générative et son positionnement dans l’écosystème du Machine Learning
- Identifier les cas d’usage métier pertinents pour l’IA générative et évaluer leurs bénéfices
- Planifier un projet d’IA générative en intégrant la gestion des risques et les bonnes pratiques
- Utiliser Amazon Bedrock pour accéder aux modèles de fondation et les intégrer dans vos applications
- Maîtriser les techniques d’ingénierie de prompt, du niveau basique aux approches avancées
- Développer des applications complètes en combinant Amazon Bedrock, LangChain et les services AWS
- Mettre en œuvre des architectures de résumé de texte, de chatbot, de génération de code et de RAG
- Appliquer les bonnes pratiques de sécurité et de gouvernance pour les applications d’IA générative
Prérequis de la formation AWS IA Générative – Développement d’Applications avec Amazon Bedrock
Pour tirer pleinement profit de cette formation, il est recommandé de disposer de connaissances techniques de base sur Amazon Web Services (niveau AWS Cloud Practitioner ou équivalent). Une expérience en développement logiciel, idéalement avec Python, est également souhaitée. Des notions générales sur les concepts de Machine Learning et d’intelligence artificielle constituent un atout appréciable pour aborder sereinement les travaux pratiques.
Public visé par la formation AWS IA Générative – Développement d’Applications avec Amazon Bedrock
Cette formation s’adresse aux professionnels suivants :
- Développeurs logiciels souhaitant intégrer des modèles de langage dans leurs applications
- Architectes cloud désireux de concevoir des solutions d’IA générative sur AWS
- Data engineers et data scientists cherchant à exploiter Amazon Bedrock et les LLM
- Chefs de projet techniques en charge de la mise en œuvre de solutions d’IA
- Ingénieurs DevOps et MLOps intéressés par le déploiement d’applications d’IA générative à l’échelle
Financement
Cette formation est financée directement par l’entreprise (pas de CPF, pas d’OPCO).
Programme détaillé de la formation AWS IA Générative – Développement d’Applications avec Amazon Bedrock
Télécharger le programme (PDF)
Introduction à l’IA générative : l’art du possible
- Panorama du Machine Learning et positionnement de l’IA générative dans l’écosystème
- Principes fondamentaux des modèles génératifs et des grands modèles de langage
- Cas d’utilisation concrets en entreprise : génération de contenu, assistance client, analyse documentaire
- Risques, bénéfices et considérations éthiques liés à l’IA générative
- Démonstrations interactives pour illustrer le potentiel de ces technologies
Planification d’un projet d’IA générative
- Terminologie clé et fondamentaux techniques de l’IA générative
- Contextualiser un projet d’IA générative au sein de l’organisation
- Étapes structurantes pour cadrer et lancer un projet
- Analyse des risques et stratégies d’atténuation
- Bonnes pratiques pour garantir la réussite d’une initiative d’IA générative
Prise en main d’Amazon Bedrock
- Présentation d’Amazon Bedrock : fonctionnalités, avantages et architecture
- Modèles de fondation disponibles et critères de sélection
- Cas d’utilisation types et modèles tarifaires
- Configuration de l’accès et navigation dans la console AWS
- Atelier pratique : Configuration de Bedrock et utilisation des playgrounds
Fondements de l’ingénierie de prompt
- Bases des modèles de fondation et mécanismes d’inférence
- Principes de l’ingénierie de prompt : zero-shot, few-shot et approches avancées
- Techniques de prompt spécifiques selon les modèles (Anthropic Claude, Amazon Titan, AI21)
- Détection et prévention des utilisations abusives de prompts
- Atténuation des biais dans les réponses générées
- Ateliers pratiques : Affinage de prompts texte et atténuation de biais d’images
Composants applicatifs Amazon Bedrock
- Vue d’ensemble des composants d’une application d’IA générative
- Modèles de fondation, embeddings et travail avec les jeux de données
- Retrieval Augmented Generation (RAG) : principes et implémentation
- Fine-tuning de modèles et composants applicatifs complémentaires
- Sécurisation et gouvernance des applications d’IA générative
- Atelier pratique : Plongement lexical (Word Embeddings)
Modèles de fondation Amazon Bedrock
- Catalogue des modèles de base disponibles dans Amazon Bedrock
- Utilisation des modèles pour l’inférence : paramètres et API clés
- Méthodes d’invocation et bonnes pratiques d’intégration
- Protection des données, traçabilité et conformité
- Atelier pratique : Invocation d’un modèle Bedrock pour la génération de texte en zero-shot
LangChain et orchestration de LLM
- Optimisation des performances des LLM avec LangChain
- Utilisation de templates de prompts et construction de chaînes de traitement
- Structuration de documents avec des index et gestion de la mémoire
- Séquencement de composants avec les chaînes LangChain
- Gestion de ressources externes via les agents LangChain
- Atelier pratique : Intégration de Bedrock avec LangChain et prompts contextuels
Modèles d’architecture et cas d’usage
- Architectures de référence pour les applications d’IA générative sur AWS
- Résumé de texte : approches extractives et abstractives
- Systèmes de questions-réponses et chatbots intelligents
- Génération de code et agents LangChain pour Amazon Bedrock
- Ateliers pratiques : Résumé avec Claude et Titan, chatbot conversationnel, génération de code, intégration d’agents LangChain
Les plus de cette formation
- est centrée sur l’IA générative avec Amazon Bedrock
- Couvre modèles de fondation, architectures et cas d’usage
- S’appuie sur des ateliers pratiques sur AWS
- Prépare à déployer des applications GenAI en production
FAQ
Amazon Bedrock, c'est quoi ?
Amazon Bedrock est le service managé d’AWS qui donne accès via une API unifiée à plusieurs LLM de fondation (Anthropic Claude, Meta Llama, Mistral, Amazon Titan, Cohere, Stability AI…) sans avoir à gérer l’infrastructure GPU. Il fournit également les briques RAG (Knowledge Bases), les agents (Agents for Bedrock), les garde-fous (Guardrails) et le fine-tuning. MFE-IT vous forme à développer des applications GenAI production-ready.
Quels modèles sont disponibles sur Amazon Bedrock ?
Bedrock propose un catalogue de modèles de pointe : Claude d’Anthropic (assistant conversationnel, très long contexte), Llama de Meta, Mistral Large et Mixtral, Command de Cohere, Titan d’Amazon (texte et embeddings), Stable Diffusion pour l’image. La formation MFE-IT vous aide à choisir le bon modèle selon votre cas d’usage, vos contraintes de coût, latence et confidentialité.
Quelle est la différence entre Amazon Bedrock et SageMaker ?
Bedrock est serverless et orienté consommation d’API LLM clés en main (pay-per-token), idéal pour l’IA générative. SageMaker est la plateforme complète de ML d’AWS, pour entraîner et déployer vos propres modèles (classique ML, computer vision, NLP custom). Les deux se combinent : SageMaker pour le MLOps complet, Bedrock pour enrichir vos apps avec des LLM. MFE-IT propose des formations sur les deux.
Combien de temps dure la formation AWS Bedrock ?
La formation MFE-IT dure 2 jours (12 heures), format 100% sur mesure avec 3 participants maximum par session. Elle couvre en intensif : catalogue Bedrock, prompt engineering, orchestration d’agents, RAG avec Knowledge Bases, Guardrails, monitoring et intégration avec vos applications (API Gateway, Lambda, Step Functions). 30 jours de support post-formation.
Cette formation AWS Amazon Bedrock est-elle éligible au CPF ou à une prise en charge OPCO ?
Non. MFE-IT ne gère pas directement les dossiers CPF ou OPCO et notre organisme n’est pas agréé Qualiopi. Cette formation s’adresse donc uniquement aux entreprises qui la financent directement.
C’est un choix assumé : nous avons privilégié l’agilité pédagogique et l’investissement dans la qualité réelle plutôt que dans la conformité administrative.
En contrepartie, vous bénéficiez d’un format 100 % sur mesure : entretien préalable, contenu adapté à votre contexte métier, sessions garanties dès 1 inscrit (sauf cas de force majeure), 3 participants maximum par session et 30 jours de suivi post-formation par email.
Pour plus d’informations voir notre faq et/ou nous contacter via notre formulaire de contact.